公开(公告)号：CN117134346A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202311139264.0

申请日：2023-09-06

申请人： 国网湖北省电力有限公司黄冈供电公司

发明人： 熊小翠 ,  舒新义 ,  陈建国 ,  柯强 ,  胡经伟 ,  饶燕 ,  肖天雄 ,  陶亮 ,  何维 ,  郝俊毅 ,  石柱 ,  苏义鑫

IPC分类号： H02J3/00 ,  G06Q10/0637 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于VMD‑GA‑PSO‑LSTM模型的短期负荷预测方法及装置，具体包括以下步骤：S1、对原始负荷数据预处理；S2、采用VMD方法对数据进行模态分解；S3、对得到的数据进行归一化，并导入到GA‑PSO算法中；S4、开始进行迭代，采用LSTM进行电力负荷预测；S5、将得到的预测数据进行反归一化；S6、对数据分量进行叠加，得到预测结果。本发明涉及负荷数据处理技术领域。该基于VMD‑GA‑PSO‑LSTM模型的短期负荷预测方法及装置，通过建立多特征负荷数据集，并引入VMD方法分解负荷数据集，消除其中噪声，利用GA‑PSO算法优化后的LSTM对数据集进行负荷预测。实验结果表明，VMD‑GA‑PSO‑LSTM模型预测结果的MAPE与RMSE得到明显改善，提高了负荷预测的准确率。